স্বয়ংক্রিয় পার্থক্য কখন সস্তা?

Question

স্বয়ংক্রিয় পার্থক্য আমাদের নির্দিষ্ট ইনপুটটিতে একটি প্রোগ্রামের ডেরাইভেটিভকে সংখ্যাসূচকভাবে মূল্যায়ন করতে দেয়। একটি উপপাদ্য রয়েছে যে এই গণনাটি মূল প্রোগ্রামটি চালাতে ব্যয়ের চেয়ে পাঁচগুণ কম খরচে করতে পারে। পাঁচটির এই ফ্যাক্টরটি একটি উপরের সীমা।

কোন পরিস্থিতিতে এই ব্যয় আরও কমানো যেতে পারে? ক্ষেত্রের অনেকগুলি ডেরাইভেটিভ কোড মূল প্রোগ্রামটির গতির কাছাকাছি চলে। এই গতি বাড়ানোর জন্য কী করা হয়?

মূল প্রোগ্রামটির বৈশিষ্ট্যগুলি কী কী যে গণনা গতি বাড়ানোর জন্য কাজে লাগানো যেতে পারে?

গণনার গতি বাড়ানোর জন্য কোন সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং ট্রিকস ব্যবহার করা যেতে পারে?

Comments

অবশ্যই, কেউ সূচকীয় ফাংশন এবং ত্রিকোণমিতিক ফাংশনগুলির মতো ফাংশনের ডেরাইভেটিভগুলির বিশেষ বৈশিষ্ট্যগুলি কাজে লাগাতে চাই। সেখানে প্রচুর সম্ভাব্য সাধারণ সাফল্য রয়েছে xp

— জেএম

আপনি কি বিপরীত মোড বা ফরোয়ার্ড-মোড সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করছেন?

— জেড ব্রাউন

আমার (সীমাবদ্ধ) বোধগম্যতা হ'ল ফরোয়ার্ড এবং বিপরীত উভয় মোডেরই প্রায় একই রকম ব্যয় হয়।

— এমরোকলিন

Answer 1

এডি সম্পর্কে আমার সীমাবদ্ধ বোঝাপড়া ম্যাট যা বলেছে তার সাথে সমান। ডেরাইভেটিভগুলির গণনা গতি বাড়ানোর জন্য, এক্সপ্রেশন গ্রাফের কাঠামোটি অবশ্যই জ্যাকবীয় ম্যাট্রিক্সের সেটে স্পারসিটি এবং ঘাটতি শোষণ করতে হবে। ( আরও অন্তর্দৃষ্টির জন্য গ্রিওয়্যাঙ্কের এই কাগজটি দেখুন )) সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং ট্রিকস সম্ভবত এডি কোডটিতে জ্যাকবীয় ম্যাট্রিক্সের সেটে এই বৈশিষ্ট্যগুলির সুবিধা নিতে এক্সপ্রেশন গ্রাফটি পুনর্গঠন করবে। আপনি যে কোডটি লিখছেন তা AD কোডটি কীভাবে একটি এক্সপ্রেশন গ্রাফ তৈরি করে তা জেনে রাখার ফলে আপনাকে আরও কম কোডটি লেখার কোডটি কীভাবে লিখবেন তা আরও ভালভাবে বুঝতে সহায়তা করবে। যে কোনও ভাল এডি কোডটি ইতিমধ্যে সাধারণ সুপ্রেসপ্রেসশনগুলির সাথে অন্তর্ভুক্তির সুবিধা নেওয়া উচিত, তবে ভাল এডি কোডগুলি লেখা শক্ত হয়।

ক্ষেত্রের স্ট্যান্ডার্ড রেফারেন্স হ'ল ডেরিভেটিভস মূল্যায়ন: অ্যালগরিদমিক পার্থক্যের নীতি ও কৌশল, আন্দ্রেস গ্রিভ্যাঙ্ক এবং আন্দ্রেয়া ওয়ালথারের দ্বিতীয় সংস্করণ এবং কোনও প্রোগ্রামের ডেরাইভেটিভকে মূল্যায়নের জন্য প্রয়োজনীয় সংখ্যার সংখ্যা কীভাবে হ্রাস করা যায় তার আরও বিশদ তথ্য সরবরাহ করা উচিত।

Answer 2

যে কোনও AD এর এখনও এই অভ্যন্তরীণ সরবরাহ সরবরাহ করা দরকার, তাই কোনও অভিব্যক্তির জেনেরিক জটিলতার সাথে এটির কী কী তা আমি দেখতে পাচ্ছি না। আমি অনুমান করছি যে আপনি এইভাবে এডিটি উচ্চারণ করেছেন তাই আপনি এক্সপ্রেশন গ্রাফের মাধ্যমে পথের সংখ্যা দ্বারা জটিলতা শ্রেণিবদ্ধ করতে পারবেন। অ্যান্ড্রু লায়নের এখানে সিরিজ-সমান্তরাল গ্রাফগুলিতে ভাল কাজ রয়েছে।